应用统计学（第三版）（MBA精品系列） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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贾俊平 著

图书标签:

• 应用统计学
• 统计学
• MBA
• 管理学
• 数据分析
• 商业统计
• 第三版
• 高等教育
• 概率论
• 回归分析

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300239347

版次：3

商品编码：12155934

包装：平装

丛书名： MBA精品系列

开本：16开

出版时间：2017-03-01

页数：236

内容简介

统计作为数据分析的一种有效工具，广泛应用于生产、生活和科学研究的各个领域，成为各学科领域研究者和实际工作者的必备知识。
本书是在第二版的基础上修订而成的，保留了前两版的特色，写法上立足于统计应用，力求通俗易懂，每种方法都从实际问题入手进行讨论，尽可能避免对统计方法原理的阐述和公式的推导，书中的例题通常直接给出计算机的输出结果，软件应用和相关公式放在每章末尾。

作者简介

贾俊平 中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用、统计教学方式和方法。主要著作有：《统计学》《描述统计》《工商管理统计》《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年***教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢优秀教师奖。
谭英平 中国人民大学应用经济学博士，现任对外经济贸易大学保险学院统计与精算学系主任，副教授。从事应用统计学教学工作十余年，在《统计研究》《中国统计》《统计与决策》等核心期刊发表论文多篇，出版《商务统计学》《应用统计学》等多本教材译著。

目录

第1章统计能为你做些什么

1��1统计无处不在

1��2统计学研究数据

1��3怎样获得数据

第2章用图表和统计量看数据

2��1用图表描述数据

2��2用统计量描述数据

第3章用概率分布描述随机变量

3��1度量事件发生的可能性

3��2随机变量的概率分布

3��3由正态分布导出的几个重要分布

3��4样本统计量的抽样分布

第4章用样本推断总体

4��1怎样进行推断？

4��2估计总体参数

4��3检验总体假设

第5章类别变量分析

5��1某个类别变量的观测频数与期望频数是否一致

5��2两个类别变量是否独立

5��3度量两个类别变量的关系强度

第6章类别变量对数值变量的影响

6��1方差分析解决什么问题

6��2考虑一个类别变量的影响

6��3考虑两个类别变量的影响

第7章利用变量间的关系进行预测

7��1变量之间有什么样的关系

7��2建立变量之间的数学表达式

7��3拟合效果的度量和回归检验

7��4所有自变量都有必要放进模型中吗

7��5用自变量预测因变量

7��6含有定性自变量的回归

第8章根据过去的模式预测未来

8��1时间序列的组成要素

8��2时间序列预测的程序

8��3平滑法预测

8��4趋势模型预测

8��5多成分序列的预测

第9章用少数变量代表多个变量

9��1主成分分析

9��2因子分析

第10章把对象分成不同的类别

10��1聚类分析

10��2判别分析

第11章不依赖于分布的检验

11��1关于非参数检验

11��2单样本的非参数检验

11��3两样本的非参数检验

精彩书摘

一本什么样的教材能让学生更好地理解统计呢？根据笔者对统计的理解及多年的教学经验，尽可能少使用那些专业的统计术语、少去纠缠那些复杂的公式、少去用晦涩的词汇表述统计问题和结果，或许是个不错的选择。本书在写法上做了一些新的尝试：力图把统计方法的思想用书中标题的形式表达出来，尽管这种表达不一定确切；在书中内容的表述上，每种方法都尽力用实际问题引出，而不是从概念开始，尽量不使用更专业的统计术语；书中例题的解答直接使用计算机的输出结果，尽可能抛弃手工计算过程，书中例题的计算使用SPSS和Excel两种软件，但以SPSS为主，对软件操作的一些说明放在每章后的附录里。
作为一门应用性很强的学科，多数人学习的目的也主要是应用。但初学者学习统计时面临的主要困惑是学完不会用。问题在于学习过程中多把注意力集中在公式和计算上，而忽视对统计思想的理解。学习统计关键在于理解。记住公式，不等于学会统计；学会计算，不等于会用统计。统计的真谛在于它所体现的思想，在于它所提供的思维方式。学好统计的关键是掌握如何运用统计思维来思考问题，而不是简单地记住那些死的统计知识。有些初学者对统计课程往往感到畏惧，被书中的公式吓倒。实际上，抛开公式照样可以学会统计。特别是在计算机应用已经普及的今天，所有的计算都可以由计算机来完成。只要清楚统计方法使用的前提，理解统计方法的实质，要应用统计并不困难。
本书的初衷是作为统计学专业学生的入门课程教材，以替代过去的描述统计内容。作为本专业的学生，在最初接触统计时，应该让他们对统计有一个较全面的认识，了解一些统计思想，为后续的专业课学习奠定基础。当然，本书也可以作为非统计专业学生通开课的教材使用。由于书中的有些提法只是笔者的个人看法，不一定恰当，希望读者多提意见和建议，以便进一步修改和完善。
贾俊平谭英平

《现代数据分析导论》 内容简介 在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、预测未来的关键力量。无论您身处商业、金融、市场营销、医学研究，还是公共管理领域，掌握有效的数据分析能力都已不再是锦上添花，而是必不可少的职业技能。《现代数据分析导论》旨在为您提供一套系统、全面且实用的数据分析方法论和实践指南，帮助您驾驭海量数据，从中提炼有价值的见解，并将其转化为切实可行的商业策略和研究成果。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是以清晰的逻辑、丰富的案例和循序渐进的教学方式，引导读者从零开始，逐步建立起坚实的数据分析基础。我们深入浅出地讲解了数据分析的整个生命周期，从数据的收集、清洗、预处理，到探索性数据分析、模型构建，再到结果的解释和沟通，每一个环节都进行了详尽的阐述。 核心内容概览： 第一部分：数据分析基础与思维 数据驱动的决策文化： 本章将探讨为什么数据分析在现代组织中如此重要，以及如何培养一种以数据为导向的思维模式。您将了解数据分析如何帮助企业提升效率、降低风险、发现新机遇，并学习如何将数据思维融入日常工作流程。 数据分析流程与方法论： 介绍一个标准的数据分析流程，包括问题定义、数据获取、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。我们将强调每个阶段的重要性，以及在实际操作中可能遇到的挑战和解决方案。 统计学在数据分析中的基石作用： 尽管本书并非一本纯粹的统计学教材，但我们依然会回顾并强调统计学在数据分析中的核心地位。我们将介绍描述性统计（均值、中位数、方差、标准差等）和推断性统计（假设检验、置信区间）的基本概念，以及它们在理解数据分布、量化不确定性方面的作用。 数据类型与度量尺度： 详细区分不同类型的数据（如数值型、类别型、有序型）以及它们各自适用的分析方法。理解数据的度量尺度（名义、顺序、间隔、比例）是选择正确统计工具的前提。 数据可视化入门： 强调可视化在探索数据、识别模式、传达信息方面的强大力量。我们将介绍各种基础的可视化图表类型（如直方图、散点图、箱线图、条形图），并指导读者如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图表。 第二部分：数据探索与预处理 数据收集与来源： 讨论各种常见的数据收集途径，包括数据库、API、网页抓取、调查问卷等，并分析不同数据来源的优劣势。 数据清洗与缺失值处理： 实际的数据往往是“脏”的，包含错误、异常值和缺失值。本章将提供一系列实用的数据清洗技术，如识别和处理异常值、删除重复记录、以及多种处理缺失值的方法（如均值/中位数填充、插值法、模型预测填充），并讨论不同处理方法的适用场景和潜在影响。 特征工程基础： 介绍如何从原始数据中提取、转换或创建新的特征，以提高模型的性能。这包括特征缩放（标准化、归一化）、类别特征编码（独热编码、标签编码）、以及创建交互特征和多项式特征。 探索性数据分析（EDA）进阶： 在基础可视化之上，我们将深入探讨如何通过EDA来揭示数据中的隐藏关系。这包括相关性分析（Pearson、Spearman）、协方差分析、以及如何使用交叉制表和分组聚合来理解不同变量之间的关联。 第三部分：预测模型构建与评估 回归分析：理解变量间的线性关系 简单线性回归： 讲解如何建立一个模型来预测一个连续变量如何随着另一个变量的变化而变化，并解释回归系数的含义。 多元线性回归： 扩展到多个预测变量的情况，探讨如何同时考虑多个因素对目标变量的影响，以及如何处理多重共线性问题。 模型诊断与优化： 学习如何通过残差分析、R²值、调整R²等指标来评估线性回归模型的拟合优度，并识别模型中的潜在问题，如异方差性、非线性关系等。 分类模型：区分不同类别 逻辑回归： 介绍如何使用逻辑回归来预测二元或多元分类问题，以及如何解释概率输出。 决策树： 讲解如何构建一棵树状模型，通过一系列规则将数据划分为不同的类别，并介绍剪枝和过拟合的处理方法。 支持向量机（SVM）： 介绍SVM的核心思想，如何找到最优的决策边界来分离不同类别的数据。 分类模型评估指标： 学习准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值等关键指标，以全面评估分类模型的性能。 聚类分析：发现数据中的自然分组 K-Means聚类： 介绍一种常用的无监督学习算法，将数据点分组到K个簇中，并讨论如何选择合适的K值。 层次聚类： 学习如何构建一个聚类树状图（树状图），以展示不同聚类层次之间的关系。 聚类结果的解释与应用： 探讨如何分析和解释聚类结果，以及它们在客户细分、异常检测等领域的应用。 第四部分：高级分析技术与应用 时间序列分析入门： 学习如何分析具有时间依赖性的数据，如股票价格、销售数据等，并介绍ARIMA等经典模型。 文本数据分析基础： 介绍如何处理和分析非结构化文本数据，包括词频统计、TF-IDF、情感分析等。 模型选择与调优： 探讨模型选择的标准（如AIC、BIC、交叉验证），以及如何通过网格搜索、随机搜索等技术来优化模型超参数。 机器学习管道与自动化： 介绍如何构建一个端到端的数据分析管道，将数据预处理、模型训练和评估自动化，提高工作效率。 数据分析报告的撰写与呈现： 强调清晰、简洁、有说服力地沟通数据分析结果的重要性。本书将提供撰写数据分析报告的指南，包括如何组织内容、选择图表、以及如何有效向不同受众解释复杂的分析结果。 本书特色： 案例驱动： 本书贯穿了大量来自商业、金融、市场营销等领域的真实案例，通过实际问题的解决过程来阐述数据分析方法，使读者能够直观地理解理论知识的应用。 实践导向： 鼓励读者动手实践，提供代码示例（兼容主流分析工具如Python/R）和练习题，帮助读者巩固所学知识，掌握实际操作技能。 循序渐进： 内容从基础概念到高级技术，逻辑清晰，易于理解，适合不同背景的读者。 全面性： 覆盖了数据分析的关键环节和常用技术，为读者构建一个完整的数据分析知识体系。 前瞻性： 关注当前数据分析领域的热点和发展趋势，帮助读者站在行业前沿。 《现代数据分析导论》将是您踏入数据分析领域、提升数据素养、并在您的职业生涯中实现数据驱动决策的宝贵指南。无论您是学生、初入职场的专业人士，还是希望提升自身数据分析能力的在职人员，本书都将助您一臂之力，让您自信地驾驭数据，发现价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例库的丰富度和现代感，是它区别于其他教材的又一大亮点。我翻阅了许多早期的统计学著作，里面的案例往往局限于传统的制造业或金融业的陈旧场景。然而，这本书的案例紧跟时代脉搏，大量引入了互联网数据分析、社交媒体用户行为预测、以及新兴电商平台的A/B测试结果等前沿主题。这使得我在阅读时，总能立刻联想到我日常接触到的商业问题。举个例子，关于最大似然估计的讲解，作者并没有用传统的抛硬币模型，而是用了一个关于优化在线广告点击率的例子，这让我瞬间理解了其背后的优化思维。这种与时俱进的内容更新，确保了我们所学的知识不是“过时的理论”，而是可以直接投放到今天商业战场上的“实时武器”，极大地增强了学习的趣味性和即时成就感。

评分☆☆☆☆☆

从组织结构上看，这本书的逻辑递进简直是教科书级别的流畅。它没有生硬地堆砌章节，而是通过一系列精心设计的桥梁段落，将基础的描述性统计，平稳地过渡到推断性统计，再自然地延伸到多元回归和实验设计。特别是它对“假设检验”这一核心概念的处理，采用了循序渐进的方式，先从直观的对比引入，再慢慢引入P值和置信区间的概念，每深入一层，都会用一个更复杂的商业场景来巩固前一层的知识。这种“温故而知新，层层递进”的编排方式，极大地降低了初学者的学习曲线的陡峭程度。我感觉自己不是在啃一本厚重的教科书，而是在跟随一位经验丰富的专家，一步一步地构建起完整的统计学认知框架，每一步都踏实有力，充满了被引导的愉悦感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计简直是业界良心的典范。我以前看过的很多教材，内容是挺好的，但打开书就像面对一座信息密集的迷宫，眼睛很容易疲劳，重点也抓不住。但这本书的开本、字体大小、行距的设置都非常考究，阅读起来非常舒适，即使是长时间对着屏幕或纸质书进行深度学习，也不会感到明显的压迫感。更绝的是，作者在关键概念的强调上使用了不同的颜色和边框设计，那些“陷阱点”或者“核心公式”被巧妙地框选出来，极大地提高了复习效率。我可以直接翻到那些高亮区域，快速回顾要点，而不用重新通读整个段落。这种对阅读体验的重视，体现了作者对目标读者的深刻理解——他们知道我们时间宝贵，需要的是高效的学习路径。这种对细节的打磨，让这本书不仅仅是一本工具书，更像是一位耐心的、懂你的私人导师，时刻为你指明方向。

评分☆☆☆☆☆

我在学习过程中发现，这本书在介绍每一种统计方法时，都会非常详尽地探讨其适用条件和潜在的局限性。这一点至关重要，因为很多时候，知道“如何做”不如知道“何时不能做”。比如在讨论时间序列分析时，作者花了大量篇幅去讨论数据平稳性的重要性，并列举了几个因违反平稳性假设而导致错误预测的商业案例。这种批判性的思维训练，帮助我避免了“万能公式”的误区，使我能够根据实际业务场景，审慎地选择最恰当的分析工具。这本书没有把统计学塑造成一个无所不能的魔法，而是将其描绘成一个需要审慎运用、并且时常需要“校准”的精密仪器。这种诚实的态度，让读者建立起对统计结果的合理敬畏，而不是盲目相信数据模型。这种严谨的教学态度，为我未来的职业生涯打下了非常坚实的方法论基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在处理复杂概念时，展现出一种令人耳目一新的清晰度和条理感。我特别欣赏他们如何将抽象的统计学理论与实际的商业决策紧密结合起来，而不是仅仅停留在公式的推导上。例如，在讲解回归分析那一章时，作者并没有直接抛出复杂的数学模型，而是通过一个生动的案例，详细拆解了每一步的逻辑含义，这对于我这样一个需要将理论快速应用到工作中的MBA学生来说，简直是雪中送炭。他们对数据可视化工具的介绍也极为实用，不仅仅是教你如何操作软件，更重要的是教会你如何“解读”图表背后的商业信号。很多统计学教材往往过于侧重理论的严谨性，读起来晦涩难懂，但这本书成功地在学术深度和实操价值之间找到了一个绝佳的平衡点。每次读完一章，我都能感觉到自己对市场趋势的把握能力有了质的飞跃，它让我明白，统计学不只是一个学科，而是一种全新的、更具洞察力的商业思维方式。这种将理论落地、化为实际生产力的叙述方式，是这本书最让我感到振奋的地方。

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我们的教材，不错，

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打了打给给

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好看

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我们的教材，不错，

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